要約がありません。

著者はAIアートモデルの経験を振り返り、特に古いMidjourney v2と新しいNano Banana Pro（NBP）を比較しています。最初はDALL-Eの創造性に驚いていましたが、今では新しいモデルが技術的に優れた画像を生成する一方で、古いモデルの持つ芸術的な質や感情の深みが欠けていると感じています。

古いモデルの出力は、必ずしも正確ではないものの、感情を喚起し、美しい作品を生み出すことがある一方で、NBPの出力はしばしば退屈で、過度に文字通りの表現になってしまうと例を挙げています。著者は、以前のモデルの不完全さや曖昧さがより想像力豊かな解釈を可能にしていたのに対し、新しいモデルはあまりにも正確すぎて、同じような抽象的な特質を捉えることができないと主張しています。

著者は、AIアートが創造的な鋭さを失ってしまったと考え、より独創的で想像力豊かなAI生成アートのスタイルへの回帰を求めています。

要約がありません。

構造化出力を使用して大規模言語モデル（LLM）とやり取りする際の欠点について説明します。まず、構造化出力は通常のテキスト出力に比べて、質の低い応答を引き起こすことがあります。

構造化出力を使うと、データの抽出時にミスが増えたり、エラーモデリングがうまくいかなかったり、推論技術に苦労したりすることがあります。また、プロンプトインジェクションによるデータ盗難のリスクもあります。

例えば、レシートからデータを抽出するために構造化出力APIを使用した場合、モデルがバナナの数量を誤って特定することがあります。一方、通常の完了APIを使うと正しい数量が得られます。

構造化出力はLLMがエラーに対処する方法を制限することがあります。たとえば、ユーザーが無関係な画像（象など）を提出した場合、構造化フォーマットでは意味のない応答を強いられ、エラーを認識することができなくなります。

また、構造化出力はLLMの問題解決能力を妨げます。特定のフォーマットが求められることで、モデルが考慮深い応答を提供することから気を逸らされることがあります。

このアプローチは、LLMの出力をあらかじめ定義された構造に制限するため、制約外の情報を提供しようとすると不正確な応答を引き起こす可能性があります。

そのため、構造化出力を強制するのではなく、LLMがより自然で自由な形式で応答できるようにする方が良いとされています。この方法は応答の質を維持し、エラーや推論の処理を改善します。

構造化出力はフォーマットの一貫性が魅力的に見えるかもしれませんが、応答の質を損なう可能性があるため、自由形式の出力を解析する方が効果的です。

要約がありません。

ティム・フェリスは、2007年に彼の著書『週4時間働くだけでお金持ちになれる』が出版されて以来の自身の有名人としての経験を振り返っています。彼は当初、有名になることに対して強い期待を抱いていましたが、それは過去の自己嫌悪から生じた空虚感を埋めるものだと考えていました。しかし、すぐに有名であることの複雑さや課題を学ぶことになりました。

彼は友人のジェームズが自ら命を絶った悲しい話を共有し、有名であることの暗い側面や、それがもたらすプレッシャーを示しています。フェリスは、有名になることで貴重な友人と出会ったり、良い目的を支援したりする素晴らしい機会が得られる一方で、脅威や望まれない注目といった重大なリスクも伴うことを強調しています。

彼は聴衆の規模を「部族」「村」「都市」の三つのグループに分類し、聴衆が増えるにつれてストーカーや死の脅迫といった否定的な経験に遭遇する可能性も高まると説明しています。有名であることは常に警戒を強いられる状態につながり、個人の安全が懸念されることになると警告しています。

最後に、フェリスは有名になることが利益をもたらす可能性がある一方で、その潜在的な欠点を考慮し、公共の場に出ることで本当に何を望んでいるのかを明確に理解することが重要だと述べています。彼は、公共の人物を目指す人々に対して、コストと潜在的な報酬を慎重に天秤にかけるようアドバイスしています。

ジェラルド・ワインバーグは、問題を「現状と望む状態とのギャップ」と定義しています。問題に対処する方法は三つあります。

一つ目は「世界を変える」ことです。これは、望む結果に向かって努力することを意味します。二つ目は「認識を変える」ことです。現在の状況を見直すことで、実は目標に近いかもしれないと気づくことがあります。三つ目は「望む状態を変える」ことです。達成可能な目標に変更することで、問題を簡素化することができます。

認識や望む状態を変えることは、問題を避けているように見えるかもしれませんが、実際にはより良い解決策につながることが多いです。たとえば、完璧な製品をすぐに目指すのではなく、重要な要素に焦点を当てることで大きな価値を提供することができます。

多くの人は、トレードオフの理解不足や高い基準を満たすプレッシャーから、これらの選択に苦しむことがあります。創業者やプロダクトマネージャーは、しばしばこのジレンマに直面し、すべてを一度に解決しようとするのではなく、最も重要な問題を優先することを学ぶべきです。重要度の低い問題に「ノー」と言うことで、より効果的な問題解決が可能になります。

Jmailの創設者ルークは、ライリー・ウォルツや友人たちと協力し、DOJの「エプスタインファイル」の公開後にアプリの改善に取り組みました。彼は皆に質問をするよう呼びかけています。

Anna's Archiveというグループが、Spotifyの音楽とメタデータの大部分をバックアップし、約300テラバイトに達しました。このバックアップには、2億5600万曲が含まれ、186万のユニークなISRCコードを持つ最大の公開音楽メタデータデータベースが含まれています。彼らの目標は、音楽のためのオープンな「保存アーカイブ」を作成し、十分なストレージを持つ誰でも簡単に共有やミラーリングできるようにすることです。

アーカイブには8600万の音楽ファイルが含まれており、これはSpotifyでの全リスニングの約99.6%を表しています。データはトレント形式で配布されており、保存のためにアクセスしやすくなっています。音楽は一般的に良好に保存されていますが、既存の取り組みは人気アーティストや高品質のファイルに焦点を当てているため、あまり知られていない曲がアーカイブされていないことが多いです。この新しいアーカイブは、そのギャップを埋めることを目指しています。

人気のある曲については、元の音質が維持されていますが、あまり知られていない曲は低い品質で再エンコードされることがあります。それでも、曲の本質を保つことを目指しています。バックアップは段階的にトレントページで公開され、メタデータ、音楽ファイル、アルバムアートなどが含まれます。

彼らは寄付やトレントのシーディングを呼びかけており、アーカイブを維持し、自然災害や予算削減などの潜在的な脅威から音楽の遺産を守る手助けを求めています。Anna's Archiveのこの取り組みは、世界の音楽文化の保存を確実にするための重要な一歩を示しています。

要約がありません。

要約がありません。

2025年12月12日に発表されたUCSFの研究では、乳がんのスクリーニングに関する新しい改善された方法が発見されました。

この文章では、人工知能（AI）が長いタスクを完了する能力を評価する方法について説明しています。特に、AIが長期的なプロジェクトや課題を扱う際のパフォーマンスを評価するための基準や手法に焦点を当てています。AIの能力を正確に測るためには、どのような評価基準が必要か、またどのようにしてそのパフォーマンスを測定するかが重要です。これにより、AIが複雑なタスクをどれだけ効果的に処理できるかを理解することができます。

RenderCVは、履歴書を作成するためのツールです。Wordのレイアウトの問題やLaTeXの複雑さを避けるために、すべての内容とデザイン設定を含む単一のYAMLファイルを使って動作するように設計しました。コマンドを一つ実行するだけで、整ったPDFを生成できます。コマンドは「rendercv render cv.yaml」です。

主な機能には、まずバージョン管理があります。履歴書はプレーンテキストで保存されるため、簡単に変更履歴を追跡したり更新したりできます。次に、AIツールであるChatGPTなどと簡単に連携でき、特定の職種に合わせて履歴書をカスタマイズできます。また、完璧なタイポグラフィを実現し、正確な配置や間隔を保つことができます。デザインの柔軟性もあり、YAMLファイル内で余白やフォント、色を直接カスタマイズできます。さらに、便利なドキュメントも用意されており、JSONスキーマによる自動補完やエディタ内でのガイダンスが含まれています。

RenderCVは、2年以上にわたり信頼性があり、数千人のユーザーに利用され、広範なテストが行われています。詳細はGitHubで確認でき、ドキュメントにもアクセスできます。また、Pythonプロジェクトの維持に関する洞察も学習リソースとして共有しています。

C# 14では、新しいキーワード「field」が導入され、クラス内のプロパティ定義が簡素化され、冗長なコードが減少します。従来、プロパティには追加のロジックのために手動でバックフィールドを用意する必要がありましたが、この新しいキーワードを使うことで、オート実装プロパティのシンプルさを保ちながらカスタムロジックを追加できるようになります。

C#のプロパティは、ゲッターとセッターを使ってデータにアクセスするためのカプセル化された方法を提供します。以前のバージョンでは手動でバックフィールドを用意する必要がありましたが、C# 3.0ではオート実装プロパティが導入され、これが簡素化されました。

「field」キーワードは、手動バックフィールドの利点とオート実装プロパティの使いやすさを組み合わせています。これにより、明示的なバックフィールドを必要とせずに、プロパティのセッターやゲッターにカスタムロジックを追加できます。

「field」キーワードを使用すると、コンパイラは自動的にプライベートなバックフィールドを生成します。このフィールドはオート実装プロパティと同様に管理され、基盤となるコードがよりクリーンになります。

ただし、いくつかの注意点があります。まず、リフレクションを使ってプライベートフィールドにアクセスする場合、フィールド名が変更されるため、問題が発生する可能性があります。これにより、Entity FrameworkやAutoMapperなど、フィールド名に依存するライブラリに影響を与えることがあります。また、「field」キーワードはプロパティアクセサ内でのみアクセス可能であり、メソッド内での直接的な変更が複雑になることがあります。さらに、属性を適用する際には、「field」キーワードを使用する場合に異なる方法が必要です。

クラスメンバーが「field」と名付けられている場合、コンパイラ警告が発生することがあります。この問題は、this.fieldや@fieldを使用することで解決できます。

「field」キーワードは、コードの可読性を向上させ、冗長性を減らしつつ、カスタムプロパティロジックを可能にします。ただし、開発者は注意を払い、特にレガシーコードやリフレクションベースのライブラリを扱う際には十分なテストを行う必要があります。C# 14の「field」キーワードは、よりクリーンで効率的なプロパティ定義を作成するための強力な機能ですが、実装時の潜在的な落とし穴に注意することが重要です。

PostgreSQLデータベースを自分でホスティングすることは、信頼性や専任のエンジニアサポートが必要になることから、難しそうに思えるかもしれません。しかし、多くのクラウドサービスは、実際にはオープンソースのPostgresを改良したバージョンを運用しています。著者は、2年間にわたり大きな問題なくPostgresを自分でホスティングした経験を共有し、管理されたサービスと同じくらい信頼性があり、さらにコストも安く済んだと述べています。

歴史的に見ると、ほとんどの企業は自社でデータベースを運用していましたが、Amazon RDSのようなクラウドサービスが登場し、管理の容易さと引き換えに高いコストが求められるようになりました。管理サービスの価格が上昇する中で、自分でホスティングする選択肢が再び魅力的になっています。

著者は、自分でホスティングすることでパフォーマンスの調整や管理がしやすくなることを強調しています。自分でホスティングする際に必要な主な運用タスクを挙げており、これらは思ったよりも管理しやすく、時間もそれほどかからないとしています。ただし、初心者や特別なデータベースエンジニアが必要な大企業には、自分でホスティングすることが理想的ではないとアドバイスしています。

自分でホスティングする際の重要なポイントには、メモリ制限の設定、接続の効率的な管理、速度のためのストレージの最適化、耐久性のためのWrite-Ahead Loggingの適切な設定が含まれます。著者は、現在のクラウドコストが月額200ドルを超える場合、多くのチームにとって自分でホスティングすることが賢明な選択肢になり得ると結論付けています。また、価値を提供する管理サービスとコストが高い場合の自分でホスティングを組み合わせたハイブリッドアプローチが、データベース管理の未来になる可能性が高いと述べています。

要約がありません。

要約がありません。

アイルランドのゴールウェイ出身のディアミュイド・アーリーさんが、ラスベガスで開催された2025年マイクロソフトエクセル世界選手権で優勝し、5,000ドルの賞金とともにタイトルを獲得しました。彼は「エクセルスプレッドシートのレブロン・ジェームズ」として知られ、256人の参加者が集まった非常に競争の激しいトーナメントで、三度のチャンピオンであるアンドリュー・ンガイを打ち負かしました。

このイベントは、通常はオフィスツールであるエクセルをエキサイティングなeスポーツに変え、活気ある観客や解説者が盛り上がる場となりました。参加者は時間制限のある課題に挑戦し、遅れを取ると5分ごとに脱落していきます。ニューヨークで金融ビジネスを運営しているディアミュイドさんは、決勝戦を非常に緊張感があり刺激的だったと語り、自宅での練習の落ち着いた雰囲気と、アリーナの混沌とした雰囲気を対比させました。

エクセルのeスポーツは、金融関連の課題だけでなく、さまざまな問題解決のタスクを含むように進化しています。ディアミュイドさんの成功は新しいクライアントの注目を集めており、彼は自身の専門知識を共有するYouTubeチャンネルも運営しています。彼はこのスポーツを取り巻くコミュニティを楽しんでおり、コミュニティは成長を続け、新しい参加者を歓迎しています。

クリスチャン・クリティコスは、J.R.R.トールキンの最近発表された作品『ボヴァディウムの断片』について語っています。この作品は、社会が自動車に抱く執着を完全に風刺した内容です。1960年代に書かれたものの、今まで出版されていなかったこの物語は、未来の考古学者たちが自動車による汚染で自らを滅ぼした社会の遺物を研究する視点から、現代文明を批判しています。

このテキストは、トールキンのユーモアと怒りを強調し、交通渋滞のような現代の問題を神話的な形で描写し、これらを滑稽に見せています。本書には、クリストファー・トールキンの注釈などの補足資料も含まれており、読者の理解を深めるための文脈を提供しています。

トールキンの自動車に対する軽蔑は、彼の他の作品、例えば『指輪物語』に見られる産業化や環境破壊への批判と共鳴しています。彼は、車のような物質的な所有物への崇拝が、精神的な価値観を置き換えていると考えていました。

この議論は、トールキンが住んでいたオックスフォードの交通問題とも関連しています。現在の渋滞対策の提案は、都市計画や環境劣化に対するトールキンの懸念と響き合っており、彼が現代の対策を支持したかもしれないことを示唆していますが、彼はよりシンプルな時代への回帰を好んだかもしれません。

最終的に、『ボヴァディウムの断片』は、人類と技術、環境との関係についての重要な反映を提供し、制御されない進歩の潜在的な結果に警鐘を鳴らしています。

ある若手開発者が、国鉄の運営会社であるBDZに公共APIがないことや、古い地図インターフェースに不満を持ち、副業としてプロジェクトを立ち上げました。このプロジェクトは、より良いルート情報を提供することで、ユーザー体験を向上させることを目的としています。彼らはその過程について詳しく書いており、改善のためのフィードバックや提案を求めています。詳しくは、彼らのウェブサイトで読むことができます。

インカ文明は、その見事な石工技術で知られ、ヨーロッパの征服前に南アメリカで栄え、人口は一千万人を超えていました。1500年代のスペインの記録者たちは、インカの高度な石工技術を文書に残し、彼らがどのように建物を建てたのかについての洞察を提供しています。

最近の研究では、これらの歴史的記録とペルーの三十以上のインカ遺跡からの物理的証拠を組み合わせ、彼らの建設方法についてのより明確な理解が得られました。これには、石の採掘、運搬、形作り、そして組み合わせる方法が含まれています。

スペインの記録によれば、インカの石工たちはスペインの征服後も作業を続け、「ネオ・インカ」と呼ばれるスタイルで植民地の建物に貢献しました。ペドロ・シエサ・デ・レオンのような記録者は、重い石を精密に結合する彼らの技術を描写し、高い職人技を示しています。

インカはまた、労働力や資源を追跡するために、結び目のある紐を使った「キプ」と呼ばれる記録システムを用いて、細心の注意を払って記録を残していました。彼らは太陽の神殿やサクサイワマンの要塞などの重要な構造物を建設し、熟練した建築家や石工がその指揮を執りました。

スペインの記録と現代の年代測定法を比較した研究は、これらの構造物がインカによって建設されたものであり、以前の文明によるものではないことを確認しています。重さが最大200トンにも及ぶ巨大な石を移動させる方法は、現代の機械ではなく、多くの作業者の協力によるものでした。

インカの石工技術の理解は、彼らの高度な工学と組織能力を明らかにし、彼らの記念碑的な建築に関する神話や代替歴史を払拭します。

要約がありません。

要約がありません。

ウェブサイトwww.historytoday.comに接続しようとした際に、エラー（502 Bad Gateway）が発生しました。接続に失敗し、エラーメッセージにはIPアドレスや使用されたネットワークの詳細が含まれています。

2025年12月、著者はOpenSCADというコーディングベースのCADツールを使ってシンプルなバッテリーホルダーを設計した経験を共有しました。以前はAutodesk Fusionで似たようなデザインを作成していましたが、学習目的でOpenSCADを試してみたかったとのことです。

このバッテリーホルダーのデザインは非常にシンプルで、行数や列数などのいくつかの変数を調整することでサイズやタイプをカスタマイズできます。コードを使ってバッテリー用の切り込みがある箱を生成するため、高価なソフトウェアを必要とせずに簡単に印刷できます。

著者は、OpenSCADがシンプルなデザインに役立つと感じており、特にスペーサーや幾何学的な形状のアイテムに適していると述べています。ただし、特定のコーディング機能をループ内で使用する際に少し混乱したこともあったようです。全体として、プロセスは楽しく効率的だったと感じています。

モーダルの過剰使用について、その否定的な側面が指摘されています。モーダルは特に小さな画面で、ユーザーにとって混乱を招き、逃げにくい場合があります。また、ユーザー体験に不必要な複雑さを加えることが多いです。

モーダルの代替案としては、以下のような選択肢があります。まず、ユーザーをブロックしない非モーダルダイアログを利用することが考えられます。また、ページ内に直接情報を表示するインラインコンテンツや、アコーディオン、ツールバー、ツールチップを使った展開要素も効果的です。特定のタスクには新しいページに誘導し、ナビゲーションを維持する方法もあります。さらに、確認モーダルの代わりに、ユーザーが迅速にアクションを取り消せるオプションを提供することも重要です。

もしモーダルを使用する必要がある場合は、いくつかのポイントに注意しましょう。まず、簡単に閉じられるようにし、ユーザーが容易にモーダルをdismissできるようにします。次に、明確なタスクに焦点を当て、内容は簡潔に保つことが大切です。また、すべての人が利用できるようにアクセシビリティにも配慮し、複雑なデザインは避けるべきです。入れ子構造や複数ステップのモーダル、マーケティング用のモーダルは使用しない方が良いでしょう。

最後に、モーダルを使用する必要性について常に疑問を持つことが重要です。「なぜこれがモーダルでなければならないのか？」という問いを自問してみてください。

2025年12月、著者はRaspberry Pi 5に接続されたAMD、Intel、Nvidiaのグラフィックカードの性能を調査しました。Raspberry PiはPCIe Gen 3の帯域幅が限られているにもかかわらず、メディアトランスコーディング、グラフィックレンダリング、AI性能、マルチGPUアプリケーションなど、さまざまなタスクをテストしました。

主な発見は以下の通りです。

まず、性能比較では、Raspberry Piは特定のタスクにおいて現代のPCと競争できることがわかりました。ピーク性能のわずかな割合を犠牲にしながらも、効率を維持しています。

次に、コスト効率についてですが、Raspberry Piのセットアップは350〜400ドルで、同等のIntel PCのセットアップは1500〜2000ドルかかります。また、Raspberry Piはアイドル時に4〜5Wの電力を消費するのに対し、PCは30Wを消費します。

トランスコーディングとレンダリングに関しては、PCは帯域幅の優れた能力により、ビデオの生トランスコーディングでRaspberry Piを上回りました。しかし、Raspberry Piは多くの実用的なトランスコーディングタスクに十分であり、古いGPUを使用した3Dレンダリングテストでも良好な結果を出しました。

AI性能については、Raspberry Piは中規模のAIモデルに対してPCと同等の性能を発揮し、トークン処理においてはしばしばより効率的でした。

マルチGPUのセットアップでは、外部PCIeスイッチを使用することでRaspberry PiでデュアルGPUの構成が可能になりましたが、その性能は単一の大きなGPUを超えることはありませんでした。

全体として、PCは生の性能において優れていますが、Raspberry Piは特定の用途、特に効率とコストを重視するユーザーにとって魅力的な代替手段を提供します。この探求は、Raspberry Piの限界とGPUコンピューティングにおける能力に対する好奇心から始まりました。

新しい数学的枠組みが、シミュレーション仮説についての議論の仕方を変えました。この仮説は、私たちの現実がより高度な文明によって作られたシミュレーションである可能性を示唆しています。この新しいアプローチは、シミュレーション仮説に関する新たな洞察や視点を提供し、仮説の意味を分析し理解するのを容易にしています。

著者は最新のGeminiモデルを使って楽しいプロジェクトを作成しました。ユーザー名を入力することで、以下の内容を受け取ることができます。

2025年のHacker News（HN）での活動に基づいた生成されたジョークや統計情報。2035年のパーソナライズされたHNのフロントページ。あなたのHNのキャラクターを表現したxkcdスタイルの漫画。

このプロジェクトは、エンターテインメント性の高い結果を生み出す高度なモデルを使用しています。提供されたリンクをたどることで、さまざまなユーザーの例を確認できます。著者は他の人にも試してみて、結果を共有することを勧めています。楽しい休日をお過ごしください！

要約がありません。

ウェブサイトがあなたのブラウザを確認しています。もしこのウェブサイトの所有者であれば、問題を解決するためのリンクがあります。

Cyble Inc.は、政府の契約業者であるFlockに対する批判を封じ込めようと、Cloudflareに虚偽の通報を行い、政府関連情報を掲載するウェブサイトを閉鎖しようとしたと非難されています。Cybleは、そのウェブサイトがフィッシングや商標侵害に関与していると主張しましたが、実際の問題はFlockの監視活動に関するサイトの透明性にあるようです。

Cloudflareは、情報が公開されていることの証拠を求めましたが、サイトの所有者はこれは自分たちの活動を妨害するための戦術に過ぎないと考えています。この困難にもかかわらず、ウェブサイトは別のホストに無事移転され、所有者はFlockの行動を暴露し、責任を促進することに引き続き取り組んでいます。

ゼロコンフィギュレーションは使いやすく、Dockerfileやdocker-compose.ymlと直接連携します。複雑なYAMLパイプラインを必要としません。

2019年から2020年にかけてカンガルー島で発生した壊滅的な森林火災の後、研究者たちは150以上の新しい洞窟を発見しました。その中には印象的なフェニックス洞窟も含まれています。この火災は島のほぼ半分を焼き尽くし、2人の命を奪いましたが、厚い植生が取り除かれたことで、科学者たちは空中写真を使って洞窟の可能性のある場所を見つけることができました。

洞窟探検家たちは情熱と好奇心に駆られ、新たに露出した洞窟の入り口に足を踏み入れ、美しい石灰岩の特徴や独特の生態系を発見しました。中には、洞窟生活に適応した盲目の白いクモなど、これまで記録されていなかった種も含まれています。

これらの洞窟は、推定で100万年から200万年前のもので、地質構造を通じて過去の気候条件についての洞察を提供しています。一部の洞窟は一般公開されていますが、多くの新しいサイトはその繊細な環境を守るために手つかずのまま残されています。

火災による破壊にもかかわらず、カンガルー島では自然が回復しつつあり、野生動物が戻り、風景が再生しています。洞窟の発見は、灰の中から蘇る神話のフェニックスのように、希望と再生の兆しを示しています。

要約がありません。

この記事では、世界中の記念ベンチをカタログ化したウェブサイト「OpenBenches」プロジェクトにおいて、人々がコメントを残す理由について説明しています。このプロジェクトは著者とその妻が8年間運営しており、ユーザーはベンチやそのプレートの写真をアップロードすることができます。各ベンチにはコメント欄があり、最初は修正や更新のために使われることが期待されていましたが、実際はそれとは大きく異なります。

ユーザーはさまざまな感情的なコメントを残しており、それらは以下のようなカテゴリに分けることができます。まず、記念されている人についてのさらなる情報を求めるリクエストがあります。次に、ベンチに座った訪問者の個人的な感想が続きます。また、ベンチの存在に対する感謝の表現も見られます。最後に、喪失や思い出に対する感情的な反応も含まれています。

全体として、これらのコメントは愛や喪失を共有する人々のコミュニティを示しており、記憶やつながりを求める人間の欲求を浮き彫りにしています。

最近のブログ記事で、ケイト・Wは「ジングルベル（バットマンは臭い）」という学校の遊び歌のさまざまなバージョンについて、特にイギリスと北アメリカの違いを探求しています。彼女はSNSのフォロワーから意見を募り、多様な歌詞が存在することを発見しました。これにより、歌の「進化の系統樹」が浮かび上がります。

主な発見としては、まず地域ごとのバリエーションがあります。北アメリカのバージョンでは「ロビンが卵を産んだ」というフレーズがよく使われる一方、イギリスのバージョンでは「ロビンが飛び去った」と表現されます。アメリカのバージョンは比較的一貫性があり、まとまっていますが、イギリスのバージョンは多様性が見られます。

次に文化的影響についてです。北アメリカでこの歌が人気なのは「ザ・シンプソンズ」に登場したことに関連しているかもしれません。このため、一部の人々はこのバージョンが北アメリカで生まれたと考えていますが、実際には似たような歌詞が以前から存在していました。

キャラクターの言及については、アメリカのバージョンでは主にバットマンのキャラクター、例えばジョーカーやバットモービルが登場しますが、イギリスのバージョンではサンタクロースやワンダーウーマンなど、より多様なキャラクターが含まれています。

地域の特色も見逃せません。イギリスのバージョンでは特定の高速道路が言及されることが多いですが、アメリカのバージョンにはそのような特徴はありません。

時間の経過による進化について、ケイトは人気メディアが子供たちの記憶の中で以前のバージョンを上書きしてしまった可能性があると考えています。これが北アメリカで特定の歌詞が支配的になる要因かもしれません。

最後に、彼女はバットマンなしのシンプルなバージョンが存在することにも触れています。これは古い形の歌がまだ存在することを示していますが、あまり一般的ではありません。

全体として、この投稿は民俗が文化や世代を超えてどのように進化し、多様化するかを示しています。また、「誰もがバットマンは臭いと認めている」ということを思い出させます。

Taperは、macOS用のツールで、ネットワークの品質をリアルタイムで調整することができます。主な機能には、ネットワークの制限（遅延や帯域幅）を管理するためのローカルHTTPプロキシ、ネットワーク設定を制御するためのREST API、そして簡単にリモート操作できるChrome拡張機能が含まれています。

Taperの主な用途としては、通話のために悪いWi-Fi接続をシミュレートしたり、低帯域幅でのユーザーインターフェースのパフォーマンスをテストしたり、動画ストリーミングの問題をデバッグしたり、接続に関連するバグを再現したりすることが挙げられます。

インストール方法は以下の通りです。まず、Homebrewを使う方法が推奨されています。ターミナルで「brew tap harrylincoln/taper」と「brew install taper」を実行します。手動でバイナリをダウンロードすることもできますし、Goを使ってローカルでビルドすることも可能です。また、ソースから直接実行する場合は「go run ./cmd/taper」を使用します。

Taperを始めるには、まず「taper」と入力して実行します。これにより、プロキシとAPIが稼働していることを示す出力が表示されます。次に、Macのトラフィックをプロキシ経由でルーティングするために、ネットワークサービス名を確認するために「networksetup -listallnetworkservices」を実行し、HTTPおよびHTTPSプロキシを設定します。具体的には、「networksetup -setwebproxy "Wi-Fi" 127.0.0.1 8807」と「networksetup -setsecurewebproxy "Wi-Fi" 127.0.0.1 8807」を入力します。後でプロキシをオフにするには、「networksetup -setwebproxystate "Wi-Fi" off」と「networksetup -setsecurewebproxystate "Wi-Fi" off」を使用します。

Chrome拡張機能を使うと、ターミナルコマンドを使わずにスライダーで品質レベル（1から10）を調整したり、ボタンで素早く設定を変更したりできます。また、キーボードショートカットを利用して簡単にレベルを変更することも可能です。

Taperには、異なる遅延と帯域幅のレベルを持つカスタマイズ可能なプロファイルがあり、「フル」（レベル10）から「ひどい」（レベル1）までの範囲で設定できます。

テストにはAPIコマンドを使用して状態を確認したり、レベルを変更したりできます。curlコマンドを使ってプロキシのパフォーマンスへの影響をテストすることもできます。

TaperはMITライセンスまたは類似の条件の下でライセンスされています。

Clair Obscur: Expedition 33というRPGが、Sandfall Interactiveによって開発され、インディーゲームアワードで今年のゲーム賞を受賞しました。しかし、その数時間後に、ゲームがAI生成のアートを使用していたことが発覚し、受賞が取り消されました。これは、ノミネート時にAIを使用していないと主張していたことと矛盾しています。インディーゲームアワードは、Sandfallが受賞当日にAIの使用を確認したため、今年のゲーム賞とデビューゲーム賞の両方を取り消したと発表しました。

その結果、賞は再割り当てされ、Blue Princeが今年のゲーム賞を受賞し、Sorry We're Closedがデビューゲーム賞の受賞作となりました。この出来事は、ゲーム開発におけるAIの使用に対する厳格な姿勢を示しています。新しい受賞者の受賞スピーチは、来年録画されて公開される予定です。

エージェントスキルは、Codexに特定のタスクに応じた能力を追加する機能です。各スキルには、指示やリソース、オプションのスクリプトが含まれており、Codexが特定のワークフローを一貫して実行できるようになります。これらのスキルはチームやコミュニティと共有でき、オープンスタンダードに従っています。

スキルは、必須のSKILL.mdファイルと、オプションのスクリプトや参照、アセット用のフォルダで構成されています。スキルの使用方法には、明示的な呼び出しと暗黙的な呼び出しがあります。明示的な呼び出しでは、/skillsのようなコマンドや$を入力してスキルを直接呼び出すことができます。暗黙的な呼び出しでは、Codexがタスクの説明に合ったスキルを自動的に選択します。

スキルは特定の場所から読み込まれ、より具体的な場所があれば、一般的な場所のスキルを上書きできます。これらの場所には、現在の作業ディレクトリ、リポジトリの親ディレクトリやルートディレクトリ、ユーザーの個人フォルダ、システム全体の場所が含まれます。

スキルは、$skill-creatorコマンドを使用して作成するか、SKILL.mdファイルを含むフォルダを手動で設定することで作成できます。このファイルには、スキルの名前と説明を含める必要があります。また、$skill-installerコマンドを使用して、GitHubから追加のスキルをインストールすることもできます。

Codexには、プロジェクト計画を作成するための$planなどの組み込みスキルがあり、LinearやNotionなどのツールと統合して追加のコンテキストを提供することも可能です。詳細については、エージェントスキルに関するドキュメントを参照してください。

要約がありません。

著者は、IPv6の移行メカニズムを学び、IPv4からの切り替えに伴う課題や利点を理解するために、一週間IPv6のみを使用しました。現在でも多くのシステムがIPv4に依存しており、IPv6に関する誤解も存在しています。

IPv6への移行が必要な理由は、特にアドレス枯渇の問題から、IPv4の制限を回避するためです。IPv6のアドレスはIPv4よりも長く、構造も異なります。これにより、NAT（ネットワークアドレス変換）に依存せずにネットワークを設計する新しい方法が可能になります。

IPv6の利点には、サーバーのホスティングが容易になり、NATによる問題なしにピアツーピア通信が向上することが含まれます。また、デバイスが自動的にアドレスを割り当てることができるため、ネットワーク管理が簡素化されます。

移行メカニズムには、いくつかの主要な方法があります。まず、デュアルスタックはIPv4とIPv6の両方を同時に運用する方法です。次に、NAT64はIPv6クライアントがIPv4サーバーと通信できるようにアドレスを変換します。さらに、464XLATはNAT64とローカル変換を組み合わせて、互換性を向上させる手法です。

得られた教訓として、IPv6は広く使用する準備が整っていますが、多くのウェブサイトがまだ対応していないことが挙げられます。ネットワークは問題を避けるためにIPv6設計を優先すべきです。また、NAT64は従来のNATを効果的に置き換えることができ、DNS64は実行可能な移行方法です。

要するに、IPv6を受け入れることはネットワークの将来にとって不可欠であり、移行には考え方や設計哲学の変化が必要です。

Biscuitは、PostgreSQL用の特化型インデックス手法で、LIKEやILIKE演算子を使用したクエリのパターンマッチングを高速化します。この方法は、複数のカラムにわたる検索をサポートし、特に多くのワイルドカードを含むクエリにおいて、従来のトライグラムインデックスよりも優れた性能を発揮します。Biscuitという名前は、ビットマップインデックス検索における包括的な和集合と積集合の技術を表しています。

バージョン2.1.4では、インストールロジックの改善やBiscuitの設定を確認するための新しいSQL関数が追加されました。また、Biscuitの状態を確認するための診断ビューも用意されています。これには、バージョンやインデックスサイズが含まれます。

インストールには、gccやmakeなどのビルドツールが必要です。ソースからのインストールやPGXNを通じたインストールが可能です。Biscuitを使用するには、PostgreSQLデータベースで有効にする必要があります。

基本的な使用法としては、テーブルにインデックスを作成して検索を最適化します。クエリ内でワイルドカードパターンを使用することで、効率的に結果をフィルタリングできます。

Biscuitは、特定の位置に特定の文字を含むレコードを追跡するために文字位置ビットマップを使用し、従来の方法のオーバーヘッドなしに迅速な検索を実現します。また、不要なチェックをスキップしたり、メモリ使用量を改善するなど、パフォーマンスを向上させるためのさまざまな最適化を行っています。

Biscuitは、ワイルドカードを多く含むクエリや複数カラムの検索、集約クエリにおいて、従来の方法（例えばpg_trgm）よりも迅速です。ビットマップ操作とメモリ効率の良い技術の組み合わせにより、これを実現しています。

具体的な使用例としては、eコマースの製品検索、エラーメッセージのログ分析、カスタマーサポートのチケット検索、コードリポジトリの検索、迅速な集約クエリなどがあります。

ただし、Biscuitにはいくつかの制限があります。正規表現やロケール固有の照合には対応していません。また、順序付きスキャンを直接提供することはできませんが、PostgreSQLのクエリプランナーと組み合わせてうまく機能します。

pg_trgmとの比較では、Biscuitは高いクエリボリュームに対する正確なマッチに優れており、pg_trgmはあいまい検索や正規表現パターンに適しています。

詳細な機能、インストール方法、貢献については、BiscuitのGitHubリポジトリを参照してください。

この記事では、シリコンバレーの著名な人物であるサム・アルトマンが人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）に関する期待感に与えた影響について述べています。アルトマンは、これらのモデルがより良い未来をもたらす可能性があるという考えを広める重要な存在です。彼のAIに関する楽観的な予測、特に「テクノユートピア」の可能性についての発言は、一般の関心や投資を促進しています。

記事では、アルトマンの主張がしばしば野心的で証明が難しいものである一方で、AI開発への資金提供や支援を促す物語を作り出していることが強調されています。彼の発言は、AIが達成できることに対する期待を形作り、それを大きな可能性の源として描くこともあれば、潜在的な危険として警告することもあります。

LLMの即時的な能力に対する懐疑的な見方がある一方で、この記事は、これらの技術が確かに重要な技術革新を引き起こし、多くのユーザーを惹きつけていることを認めています。最終的に、アルトマンのビジョンは、AI技術の現在の限界よりも、可能性に満ちた未来に焦点を当てています。この前向きな視点は、AI分野への投資や規制を引き続き促進しています。

最新のMacでレガシーUARTを有効にするための手順は以下の通りです。

まず、デバイスの設定を行います。システム整合性保護（SIP）を無効にし、ブート引数のフィルタリングも無効にします。次に、ブート引数を設定します。serial=3やserial=7などを使用し、macOS 14以下の場合はuse-legacy-uart=1を追加します。

macOS 15以上の場合は、まずデバイス用のIPSWファイルをダウンロードします。次に、デバイスのDeviceTreeを取得し、uart0ノードを見つけて、AAPL,phandleの値を確認します。この値はモデルによって異なります。ブート引数にserial-device=[AAPL,phandleの値]を追加します（例：serial-device=163）。設定が完了したら、デバイスを再起動し、ブート引数が正しく設定されていることを確認します。

次に、セットアップを行います。ホストデバイスとターゲットデバイスを正しいケーブルとDFUポートで接続します。ホスト側でmacvdmtool reboot serialというコマンドを使用します。

ログを表示するには、sudo picocom -q --omap crlf --imap lfcrlf -b 115200 /dev/tty.debug-consoleのようなコマンドを使用します。

iOSでmacvdmtoolを実行するには、脱獄が必要です。提供された手順に従ってiOS用にmacvdmtoolをコンパイルし、SDKパスやビルド設定を調整します。DFUや再起動などの操作は可能ですが、シリアルアクセスは利用できません。

Python 3.15では、バージョン3.14からいくつかの新機能と改善が導入されました。主なポイントは以下の通りです。

まず、PEP 799により新しいプロファイリングパッケージが追加され、Pythonのプロファイリングツールが整理されました。この中には、決定論的な関数呼び出しのトレースを行うprofiling.tracingや、Tachyonという新しい高頻度の統計サンプリングプロファイラが含まれています。Tachyonは、コードを変更したりプロセスを再起動したりせずに、低オーバーヘッドでパフォーマンス分析を行うことができます。

次に、デフォルトのエンコーディングが変更され、PythonはI/O操作においてシステムの環境設定に関わらずUTF-8を使用するようになりました。また、新しいC APIとしてPyBytesWriterが追加され、Pythonのバイトオブジェクトの作成が簡素化されました。

さらに、JITコンパイラが大幅に強化され、エラーメッセージも改善されました。特にAttributeErrorに関するメッセージは明確になり、属性が欠けている場合でも類似の属性が存在する際に役立つ提案が表示されるようになりました。

Tachyonプロファイラの主な機能には、実行中のプロセスに影響を与えずに接続できるゼロオーバーヘッドのプロファイリング、既存のアプリケーションをプロファイリングしたり、スクリプトを直接プロファイリングしたりする柔軟なターゲティング、壁時計時間やCPU時間、GIL保持時間、例外処理時間を測定する複数のプロファイリングモード、すべてのスレッドまたはメインスレッドのみをプロファイリングしてマルチスレッドの挙動を理解するためのスレッド認識、パフォーマンス分析のためにフレームグラフやヒートマップなどのさまざまな形式を生成するインタラクティブな可視化機能があります。

その他の注目すべき変更点としては、いくつかの関数が整数や浮動小数点数だけでなく実数も受け入れるようになったこと、新しいモジュールや既存のモジュール（math、argparse、sqlite3など）の改善があり、新機能や強化が加えられています。また、さまざまなモジュールでエラーレポートやハンドリングの改善が行われ、開発プロセスがスムーズになりました。

この要約は、Python 3.15の主な改善点と新機能を捉えており、開発者が変更を把握しやすくなっています。

要約がありません。

要約がありません。

テクノロジーにおける「プライバシー」という言葉の誤用について論じています。多くの企業がユーザーのプライバシーを気にかけていると主張しながらも、実際には個人情報を収集・保存していることを指摘しています。従来のサービスは個人データを必要とし、その結果として脆弱性が生じることが問題視されています。

これに対して、著者はMullvad VPNを真の匿名性の例として挙げています。このサービスはユーザーデータを保存せず、したがって当局からのデータ要求に応じることができない仕組みになっています。また、著者自身のサービスであるServuryについても言及し、最小限のデータ収集を行い、ランダムな認証情報やアカウント残高などの必要な情報のみを保存し、個人を特定できる情報や復旧オプションは一切持たない設計になっていると説明しています。

このレベルの匿名性を実現するためのトレードオフとして、ユーザーが認証情報を失った場合、アカウントを復旧できないことが強調されています。真の匿名性は利便性を犠牲にすることを意味します。また、メールの使用についても批判し、メールがユーザーをそのアイデンティティに結びつけ、匿名性を損なう要因であることを指摘しています。

最後に、著者は認証されたウェブと匿名のウェブを区別しています。認証されたウェブでは個人のアイデンティティが必要で監視されますが、匿名のウェブではプライバシーが保たれ、常に監視されることから解放されます。結論として、真の匿名性は最初からユーザーデータを持たないことを意味し、単なるデータ保護の約束とは対照的であると述べています。

Immersaは、スムーズなアニメーション遷移を持つ3Dプレゼンテーションを作成するためのウェブベースのツールです。主な機能には、3Dモデルのサポート、2D画像の追加、スタイル付きの3Dテキストの挿入が含まれています。オブジェクトはスライド間で滑らかに移動し、プレゼンテーションの体験を向上させます。

使い方は簡単です。まず、必要な要素を含む初期スライドを作成します。次に、そのスライドを複製して新しいスライドを作成します。新しいスライドでは、オブジェクトの位置を調整します。プレゼンテーション中には、遷移が自動的にアニメーションします。

Immersaの特徴には、カメラコントロール付きの3Dシーンエディタ、画像（JPG、PNG）のサポート、全画面プレゼンテーションモード、データのローカルストレージ、元に戻す/やり直す機能、簡単なナビゲーションのためのキーボードショートカットがあります。

Immersaを使用するには、Node.js、npmまたはyarn、Javaをインストールする必要があります。手順は次の通りです。まず、リポジトリをクローンし、フォルダに移動します。次に、依存関係をインストールし、開発サーバーを起動します。最後に、ブラウザを開いてツールにアクセスします。

作成したプレゼンテーションは、.ednファイルとして保存できるため、将来の利用が可能です。

技術的には、ImmersaはClojureScriptを使用して構築されており、3DレンダリングにはBabylon.js、ローカルストレージにはIndexedDBを使用しています。

ImmersaはMITライセンスの下で提供されています。開発者はエルトゥグルル・チェティンです。

アメリカ政府は、ワシントン州の最後の石炭火力発電所であるセントラリアのトランスアルタに対し、天然ガスへの切り替え計画に反して、さらに90日間石炭を燃焼し続けるよう命じました。この決定は、連邦当局とワシントン州の公務員との間で対立を引き起こしています。州の公務員は、年末までにエネルギーグリッドから石炭を排除することを目指しています。

エネルギー省が発表したこの命令は、電力需要の増加と古い発電所の急速な廃止を理由に挙げています。ワシントン州の指導者たち、特に司法長官や知事は、この動きを不必要で州のクリーンエネルギー目標に対する妨げだと批判しています。彼らは連邦の命令に対して法的措置を検討しています。

トランスアルタはこの指示を評価しており、天然ガスへの移行が優先事項であると主張しています。州の議員たちは、石炭発電所を運営し続けることの実現可能性や連邦の命令の影響について懐疑的な見解を示しています。また、環境団体もこの決定を非難し、クリーンエネルギーの進展に対する障害と見なしています。

MIRAは、過去10ヶ月で進化した高度なレシピ生成器であり、持続的なデジタル存在として機能しています。新しいチャットを始めることなく、継続的な会話を重視し、自己管理による記憶の維持を行っています。

MIRAの主な特徴の一つは、記憶管理です。MIRAは自動的に記憶を管理し、会話で参照されない限り記憶が減衰します。また、domaindoc_toolというツールを使用して、大きなテキストブロックを扱い、テキストを自律的に展開したり折りたたんだりすることができます。

さらに、MIRAには連携ツールが多数搭載されており、連絡先や地図、メールなどを簡単に有効化または無効化できます。これにより、システムの記憶が混雑することはありません。また、Claude Codeを使って新しいツールを迅速に作成することも可能です。

MIRAはイベント駆動型のアーキテクチャを採用しており、異なるモジュールが独立して動作します。この設計により、会話中のパフォーマンスや記憶管理が効率化されます。

MIRAはオープンソースソフトウェアとして公開されており、他の人々が利用したり改善したりできるようになっています。オープンソース版はホスティング版と似ており、維持管理に対するコミットメントがあります。

ユーザーは、簡単なスクリプトを使って自分のマシンにMIRAをインストールすることも、オンラインでホスティング版を利用することもできます。制作者は多くの貢献者に感謝し、オープンソース開発の重要性を強調し、ソフトウェア作成の協力的な性質を示しています。

Rustは2015年に1.0がリリースされて以来、最も愛されているプログラミング言語の一つとして認識されています。ユーザーはRustの信頼性、効率性、サポートツール、拡張性を評価しており、これらが組み合わさることで、さまざまなアプリケーションにおいて高品質なソフトウェアを作成する力を与えています。

多くのユーザーがRustのコードがコンパイルされると、通常は正しく動作する点を愛しています。この信頼性は、コードをデプロイする際の不安を軽減し、経験の少ない開発者も自信を持ってプロジェクトに参加できるようにします。Rustは特に大規模なアプリケーションや組み込みシステムでのパフォーマンスが高く評価されています。ユーザーは、JavaやPythonからRustに移行することで、顕著な速度向上を報告しています。

Rustの周辺ツール、特にパッケージマネージャーであるCargoや役立つコンパイラのエラーメッセージは、開発者がこの言語を効果的に学び、使用するのを容易にしています。また、Rustはユーザーが特定のニーズに応じたライブラリやツールを作成できるため、さまざまなプログラミングタスクにおいてその柔軟性が向上します。全体として、ユーザーはRustによって複雑な問題に取り組む能力を得ており、組み込みシステムからウェブ開発まで、さまざまな分野で活用しています。

しかし、Rustには多くの強みがある一方で、型システムや非同期プログラミングなどの機能には複雑さがあり、新しいユーザーにとっては圧倒されることがあります。また、サードパーティのライブラリの広大なエコシステムをナビゲートするのが難しいこともあり、明確な推奨が不足しています。

改善のための提案としては、Rustの設計目標を明確に定義し、コミュニケーションを強化すること、ユーザー体験を向上させるためにRustの拡張性を高めること、そしてユーザーがcrates.ioエコシステムをナビゲートするためのより良いガイダンスを提供することが挙げられます。2025年には、Rustユーザーの72%がこの言語を使い続けたいと表明しており、コミュニティの強い忠誠心と満足度を示しています。

提供されたテキストには、コロンビア大学の数学ウェブサイトに関連するブログ投稿のウェブアーカイブページへのリンクと、YouTube動画へのリンクが含まれています。ブログ投稿や動画の内容は明記されていないため、主なアイデアやトピックは不明です。要するに、さらなる探求のための2つのリソースが利用可能ですが、具体的な詳細は示されていません。

CharlesはHTTPプロキシとして機能するツールで、開発者が自分のコンピュータとインターネットの間のすべてのHTTPおよびSSL/HTTPSトラフィックを監視できるようにします。これにより、ユーザーはリクエストやレスポンス、HTTPヘッダー（クッキーやキャッシュの詳細を含む）を確認することができます。

最近の更新情報として、2025年9月20日にパフォーマンスの問題を修正したバージョン5.0.3がリリースされました。2025年8月9日にはバグ修正と小さな改善を含むバージョン5.0.2が公開され、2025年3月12日にCharles 5が正式に発表されました。また、2024年1月24日には、特にWindows向けのユーザーインターフェースの改善を含むパブリックベータ13が導入されました。

主な機能としては、すべてのインターネットトラフィックを記録し、リクエストやレスポンスの詳細（クッキーやヘッダーを含む）を表示します。SSLおよびHTTPSをサポートし、テストのために遅いインターネット接続をシミュレートすることも可能です。また、ユーザーのニーズに合わせて設定を変更することができます。

Charlesは特にウェブトラフィックのデバッグや監視に役立ち、開発者の時間を節約します。バージョン5.0.3の無料トライアルがダウンロード可能です。

テキサス・インスツルメンツのCC-40とTI-74 BASICALCは、ハンドヘルドおよびポケットコンピュータの進化において重要な進展を示しています。ハンドヘルドコンピュータはより大きく、パワフルですが、ポケットコンピュータは小型で持ち運びやすいです。1983年に発売されたCC-40は注目すべきハンドヘルドデバイスで、1985年に登場したTI-74は、似たようなハードウェアを持つコンパクトな計算機です。

テキサス・インスツルメンツは当初、計算機に注力していましたが、ヒューレット・パッカードやシャープといった企業が本格的なポケットコンピュータを導入したため、ポータブルコンピュータ市場に進出しました。TIのプロジェクトXはプログラム可能な計算機の改善を目指し、高度な言語計算機（ALC）の開発につながりました。

CC-40はビジネス用途に特化して設計されており、TIの家庭用コンピュータとは異なります。31文字のLCD、基本的なプログラミング環境を備え、新しいインターフェースであるHexbusを利用して周辺機器を接続しました。初期の期待にもかかわらず、1980年代初頭にはコモドールなどの競合他社の攻撃的な価格設定により、市場で大きな課題に直面しました。

CC-40は真剣なビジネスツールとしてマーケティングされましたが、家庭用コンピュータ部門は苦戦していました。TIのマーケティング戦略は、CC-40を衰退する家庭用コンピュータラインから切り離し、一般的なエンターテインメントではなくビジネスに役立つことを強調しました。

TIのCC-40とTI-74 BASICALCは、競争の圧力や市場の変化に直面しながらも、初期のパーソナルコンピューティングの分野におけるテキサス・インスツルメンツの革新的な取り組みを示しています。

歴史LLMsプロジェクトは、チューリッヒ大学とケルン大学の研究者によって進められており、特定の年（1913年、1929年、1933年、1939年、1946年）の歴史的視点を反映した大規模言語モデル（LLMs）を作成することを目的としています。これらのモデルは、知識のカットオフ日以前に発表されたテキストのみで訓練されており、ユーザーは当時の人々と話しているかのように議論を行うことができます。

重要なポイントとして、2025年12月に新しいモデル「Ranke-4B」がリリースされる予定です。このモデルは40億のパラメータを持ち、広範な歴史データに基づいています。また、これらの時代に固定されたモデルは、人文学や社会科学の研究者にとって、過去の考えや文化的文脈を理解するためのツールとして機能します。現代のバイアスが影響しないため、真の歴史的視点を提供します。

これらのモデルは、未来の知識に影響されないため、歴史的な正確性を保っています。大規模な歴史テキストの表現として、ディスコースパターンの分析に役立ちますが、一般の意見を完璧に反映するものではなく、人間の解釈の代替にはなりません。また、モデルは歴史的なテキストに存在する古い有害な見解を再現する可能性があり、これは当時の社会的態度を理解するために意図されています。

プロジェクトは、歴史的な時代に関するフィードバックや貴重な研究課題、モデル出力の検証方法についての意見を歓迎しています。詳細情報や貢献については、プロジェクトチームに[email protected]までご連絡ください。

2025年末までに、人工知能（AI）は大きな進展を遂げました。AI技術は、医療、教育、ビジネスなどさまざまな分野で広く利用されています。これにより、効率が向上し、意思決定が改善され、ユーザーに対してより個別化された体験が提供されています。しかし、プライバシーやセキュリティ、倫理的な問題についての懸念は依然として残っています。社会は、AIの利点を活用しつつ、その課題に対処するための適切なバランスを見つける努力を続けています。全体として、AIは生活の多くの側面を変革しましたが、その利用が責任を持って行われるよう、慎重な配慮が必要です。

2025年12月17日、NOAAは新しいAI駆動の天気予測モデルを導入しました。これにより、予測の速度、精度、効率が大幅に向上します。これらのモデルは、気象学者がより良い情報を一般の人々に提供できるようにし、必要な計算資源を大幅に削減します。

新しいAIモデルの主要な要素には、まず「AIGFS（人工知能グローバル予測システム）」があります。このモデルは、従来のシステムに比べてわずか0.3%の計算資源で、より迅速な天気予測を提供します。これにより、予測者の待機時間が大幅に短縮されます。特に熱帯サイクロンの追跡において精度が向上していますが、その強度予測にはまだ改善の余地があります。

次に「AIGEFS（人工知能グローバルアンサンブル予測システム）」があります。このシステムは、単一の予測ではなく、複数の可能な天気の結果を提供します。従来のシステムのわずか9%の資源で効率的に動作し、性能も同等です。

最後に「HGEFS（ハイブリッドGEFS）」があります。この革新的なモデルは、AIベースのAIGEFSとNOAAの既存のアンサンブルモデルを組み合わせて、より包括的な予測システムを構築しています。このモデルは、以前の2つのモデルを常に上回る性能を示しており、運用天気予測における先駆的なアプローチです。

これらの進展は、NOAAとさまざまな研究機関や産業パートナーとの共同プロジェクト「EAGLE」に基づいており、最先端のAI技術を活用して予測能力を向上させています。

ワルシャワ大学の研究者たちは、リュードベリ原子を用いた量子アンテナを使ってテラヘルツ信号を検出する新しい技術を開発しました。この方法により、テラヘルツ周波数コムの正確な測定が可能になり、これまでの技術的制約を克服しました。テラヘルツ放射は、パッケージ検査や高度な通信技術など、さまざまな用途において重要です。

新しいアプローチは、原子電気測定とテラヘルツ信号を光に変換する技術を組み合わせており、非常に高感度な測定を実現しています。リュードベリ原子を使用することで、特定のテラヘルツ波の周波数を検出するために微調整が可能です。

このブレークスルーは、テラヘルツ範囲での測定能力を向上させるだけでなく、室温で動作できる高度なセンサーの開発に新たな可能性を開きます。これにより、将来の技術にとってより実用的なものとなるでしょう。この研究は計測学における重要な進展を示しており、テラヘルツ技術の標準向上への道を切り開く可能性があります。

アン・ジョンソンは、ジェフ・シャーマンからのメッセージを共有しました。このメッセージでは、NISTボルダーキャンパスでの停電が原子時サービスに影響を与えていることが伝えられています。停電は、強風による電線の損傷と野火の安全のための予防的なシャットダウンが原因で、2025年12月17日に始まりました。

ボルダーのインターネット時刻サービスは、正確な時刻の基準がなくなったため、影響を受けています。一部のサーバーはバックアップ発電機のおかげでまだ稼働していますが、シャーマンは誤った時刻の配信を防ぐためにそれらを無効にする計画です。修理が可能になる時期についての見通しは立っておらず、まずスタッフのアクセスと電力を復旧させる必要があります。

メッセージには、重要なバックアップ発電機が故障したことが記されており、時刻の配信に影響を与えています。水素メーザー時計を稼働させるための代替電源を確保する努力が進められています。もし別の建物の時計が正常に動いていれば、状況が安定した際に主要な時刻基準を再調整するのに役立つ可能性があります。

南ロンドンで、電車ほどの大きさの新しい電力トンネルが運用を開始しました。このトンネルは、10億ポンド規模のロンドンパワートンネル2（LPT2）プロジェクトの一部で、都市の18キロメートル下に位置し、ナショナルグリッドのニュークロス変電所とベクスリーのハースト変電所を結んでいます。

この新しいトンネルは、1960年代から使用されていた古いケーブルを置き換え、より効率的な電力配分システムを実現します。LPT2プロジェクト全体は、ウィンブルドンやクレイフォードを含む7つの区にわたって32.5キロメートルに及びます。工事は2020年3月に始まり、ウィンブルドン-ニュークロス、ニュークロス-ハースト、ハースト-クレイフォードの3つの区間に分かれています。

このプロジェクトは、2018年に完了した前のフェーズに続くもので、北ロンドンの電力ネットワークをアップグレードしました。

著者は、既存の選択肢がないことに気づき、Obsidianの代わりとなるターミナルベースのアプリを作成しました。自分で作ることに決めたのです。

TailwindSQLは、Reactサーバーコンポーネント用に設計されたツールで、TailwindCSSに似たシンプルなクラス名スタイルを使ってSQLクエリを書くことができます。

主な特徴として、まずTailwindスタイルの構文があります。これにより、覚えやすいクラス名を使ってSQLクエリを書くことができます。また、Reactサーバーコンポーネントを使用するため、クエリを実行する際にクライアント側のJavaScriptは必要ありません。さらに、better-sqlite3を利用してSQLiteと統合されており、迅速なデータベースアクセスが可能です。クエリはビルドやレンダリングの際に処理されるため、ランタイムはゼロです。結果はテキスト、リスト、テーブル、またはJSON形式で表示できます。

基本的な構文は、db-{テーブル名}-{カラム名}-where-{フィールド名}-{値}-limit-{n}-orderby-{フィールド名}-{asc|desc}という形式でクエリを作成できます。例えば、db-usersは全ユーザーを取得し、db-users-name-where-id-1はIDが1のユーザーの名前を取得します。また、db-products-orderby-price-descは価格の降順で商品をリストします。

始めるには、まずNode.js 18以上とパッケージマネージャー（npmまたはyarn）が必要です。次に、リポジトリをクローンし、依存関係をインストールし、データベースを初期化してサーバーを起動します。デモにはhttp://localhost:3000でアクセスできます。

プロジェクトはアプリ、コンポーネント、コアロジックのディレクトリに整理されており、クラス名用のパーサーやクエリビルダーが含まれています。TailwindSQLは、CSSのような構文がデータベースクエリを簡素化できるかを探るために作られました。

ライセンスはMITで、いくつかの制限はありますが、自由に使用することができます。Next.jsとSQLiteを使用して構築されています。

要約がありません。

この記事では、AIを「確率的なオウム」として捉える考え方が時代遅れであると論じています。この表現は、AIがデータからパターンを模倣するだけで、実際には理解していないことを意味します。しかし、物理学の進展や知能に関する理解が深まる中で、AIシステムは単なる模倣以上の複雑な行動を示すことができると主張しています。著者は、AIの能力や貢献を再考し、単に学んだことを繰り返すという単純な見方を超える必要があると提案しています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

X-59の3Dプリント用ファイルがダウンロード可能になりました。このファイルには、約30メートルの長さを持ち、時速925マイル（マッハ1.4）で飛行できるX-59実験機のモデルが含まれています。この航空機はNASAのQuesstミッションの一部で、主に二つの目標を持っています。

一つ目は、地上の人々にとって音の衝撃波を和らげる技術を開発することです。二つ目は、選ばれたアメリカの地域上空をX-59が飛行することで、超音速飛行の音に対する人々の反応をデータとして収集することです。

提供されているリソースには、モデルの組み立て手順やダウンロード可能なグラフィックテンプレート、オプションのデカールが含まれています。

この情報は、物理科学、技術、航空学に焦点を当てた5年生から12年生の教育者や学生にとって重要です。このプロジェクトは、NASAの航空研究ミッション局に所属し、インターンのザカリー・グウェナップとリアム・ブリントンが関わっています。ファイルは2021年12月17日に追加されました。

エアバスは、データ主権を確保するヨーロッパのクラウドサービスに重要なアプリケーションを移行する計画を立てています。同社は、この移行に適したプロバイダーを見つける可能性が80%あると見積もっています。エアバスは、ERP（企業資源計画）やCRM（顧客関係管理）などの重要なオンプレミスシステムをクラウドに移行し、新しいソフトウェアの革新にアクセスしたいと考えています。

エアバスのデジタル担当役員であるキャサリン・ジェスティン氏は、機密情報を保護するために主権を持つクラウドの必要性を強調しました。この移行の推進は、地政学的な懸念や、特にアメリカの政治指導者の交代を受けて、アメリカのテクノロジー提供者への依存を減らしたいという思いから影響を受けています。

エアバスは1月に提案依頼を発行し、夏までに決定を下す予定です。この契約は5000万ユーロ以上の価値があり、最大10年間続く見込みです。しかし、ヨーロッパのクラウドプロバイダーがエアバスのニーズに間に合うかどうかには疑問が残っています。

この記事では、非再帰的なジップボムの作成方法について説明しています。ジップボムとは、解凍すると大きく膨張するように設計されたファイルの一種です。従来のジップボムは入れ子のジップファイルを使用しますが、この方法では一度の解凍で済むため、よりシンプルです。結果として得られるファイルは大きく膨張し、圧縮率は最大2800万倍に達することがあります。例えば、10MBのファイルが281TBに膨張することもあります。

重要なポイントは以下の通りです。まず、非再帰的な設計です。このジップボムは再帰的な解凍に依存せず、一度の解凍で完全に膨張します。次に、高い圧縮率です。この記事では、この技術を使った圧縮率の例が示されています。例えば、42kBが5.5GBに、10MBが281TBに、46MBが4.5PBに膨張することがあります（Zip64を使用する場合は互換性が低くなります）。

構築技術については、ジップコンテナ内で重複するファイルを使用し、複数のファイルにわたって重複させることなく、高度に圧縮された「カーネル」を参照します。互換性については、このジップボムはほとんどのジップパーサーで動作するように設計されていますが、重複するファイル名を適切に処理できない一部のパーサーでは問題が発生する可能性があります。

最後に、ZIPフォーマットの理解についても触れています。ジップファイルの構造、中央ディレクトリやローカルファイルヘッダーについて簡単に説明し、フォーマットの曖昧さを利用する可能性を強調しています。この記事は、DEFLATE圧縮アルゴリズムを使用して効果的なジップボムを作成する技術的な側面に興味がある人々に向けたガイドとなっています。また、さまざまなジップパーサーとの互換性の課題についても言及しています。

このテキストは、あるプロジェクトやウェブサイトがZolaを使って作成され、Garageによってサポートされ、Deuxfleursによってホスティングされていることを示しています。

アメリカの標準技術局（NIST）の職員が、コロラド州ボルダーでの停電により原子時計にタイミングエラーが発生したため、ネットワーク時刻プロトコル（NTP）サーバーのバックアップ発電機を停止しようとしました。この停電は正確な時刻管理に影響を与え、コンピュータシステムの同期にとって非常に重要です。

NISTの原子時計は重要な時刻情報を提供しており、ボルダーの施設での故障により、時計の誤差は4.8マイクロ秒未満となりました。バックアップ発電機がサーバーを稼働させていたものの、職員は不正確な時刻の配信を防ぐために発電機を停止したいと考えていました。しかし、悪天候のため、現地にアクセスして発電機の機能を確認することが困難でした。

NISTは、通信や航空宇宙関連の組織を含むユーザーに対し、停電中は代替の時刻情報源を利用するようにアドバイスしました。また、NTPを使用する際のベストプラクティスとして、単一の情報源に依存しないように複数のサーバーを指定することの重要性を強調しました。

要約がありません。

tvtermは、ターミナルで動作する実験的なターミナルエミュレーターで、Turbo Visionフレームワークを使用して構築されています。このソフトウェアは、24ビットカラーのサポートなどの新機能を紹介しており、NeovimやEmacsでも使用されているlibvtermターミナルエミュレーターライブラリを利用しています。tvtermは、UnixとWindows（Windows 10バージョン1809以降）で動作します。

tvtermをビルドするには、まずリポジトリをサブモジュール付きでクローンする必要があります。git clone --recursiveを使用するか、すでにクローン済みの場合はサブモジュールを更新します。その後、必要な依存関係をインストールします。具体的には、CMake、C++14に対応したコンパイラ、libvterm（tvtermと一緒にビルドするか、別途インストール可能）、Unix用のlibncursesw、Linux用のlibgpm（オプション）などがあります。サブモジュールを使用しない場合は、Turbo Visionの特定のビルド手順に従う必要があります。CMakeコマンドを使用してtvtermをビルドすることができ、さまざまなビルドタイプのオプションがあります。

tvtermはまだ開発中で、以下のような機能を含めることを目指しています。UTF-8のサポート、全角およびゼロ幅文字のサポート、24ビットカラーのサポート、スクロールバックとテキスト選択、テキスト検索と子プロセスへの信号送信、ウィンドウサイズ変更時のテキストの再フロー、さまざまなターミナルエミュレーターの実装サポート、依存関係の管理の改善などです。詳細については、プロジェクトのGitHubページを訪れることができます。

要約がありません。

ほとんどの数学者は、数学の基礎にあまり注目していないという意見があります。数学の基礎は比較的新しいもので、19世紀から発展してきました。数学者がこれらの基礎に深く関心を持っているという考えもありますが、多くの数学者は非公式な方法で仕事をしており、基礎的な問題に悩まされることは少ないのです。

数学の基礎は重要ではありますが、数学の核心的なアイデアには影響を与えません。基礎は本質的な真実というよりも、枠組みとして捉えられています。数学は、厳密な基礎に基づくのではなく、共有された直感や非公式な理解の上に成り立っていることが強調されています。

数学者は形式的な定義を尊重しますが、その限界を完全には理解していないことが多いです。彼らは、仕事の妥当性を示すために、ZFC（選択公理を含むゼルメル・フレンケル集合論）などの確立された体系を参照することが多いですが、これに深くコミットしているわけではありません。

著者は、学生がナイーブ型理論のような異なる基礎理論に触れた場合、あまり気にせずにそれを受け入れる可能性が高いと示唆しています。重要なのは、伝統的な基礎に厳密に従うことではなく、便利さや適用性に焦点を当てるべきだということです。

FreeBSD財団のノートパソコンサポートと使いやすさプロジェクトの概要が発表されました。このプロジェクトは、FreeBSDのパフォーマンスをさまざまなノートパソコンで向上させ、インストール時からユーザーフレンドリーで安全な環境を提供することを目的としています。具体的には、WiFi、オーディオ、グラフィックス、Bluetoothなどのサポートを改善します。

プロジェクトには、FreeBSD財団とQuantum Leap Researchからの75万ドルの資金が提供されており、2024年9月27日に承認されました。プロジェクトのスポンサーはエド・マステ、マネージャーはアリス・ソーワビーです。主な目標は、ユーザーのエンドポイントセキュリティを強化し、FreeBSDの開発者やベンダーの体験を向上させ、新しいユーザーや貢献者の参入障壁を下げることです。

期待される成果としては、FreeBSD 14.xおよびそれ以降のバージョンに機能改善を含むアップデートが行われ、ユーザーがこれらのアップデートを理解しやすくするためのドキュメントやガイドも提供されます。また、ノートパソコンとデスクトップに関する作業グループが設立され、電力管理、ハードウェア、オーディオ、グラフィックス、セキュリティなどのさまざまなトピックについて議論が行われます。ユーザーはデスクトップのメーリングリストに参加することで、貢献したり最新情報を得たりできます。

プロジェクトは2024年第4四半期に開始され、1〜2年の期間を予定しています。プロジェクトの範囲は、コミュニティからのフィードバックや進捗に基づいて毎月進化していきます。主な対象は開発者ですが、改善によりすべてのノートパソコンユーザーがFreeBSDのセットアップや管理を簡単に行えるようになることが期待されています。

ユーザーエクスペリエンス（UX）に重点を置き、ユーザーが達成したいことを中心に作業を進めることで、FreeBSDの使用がより楽しいものになるよう努めています。進捗状況は、月次アップデート、作業グループの会議、GitHub上の公開ロードマップ、FreeBSD財団のニュースレターを通じて確認できます。

財団はプロジェクトを監督し、スタッフや契約開発者を管理して、ノートパソコンの使いやすさを向上させるための定期的なアップデートを確保します。この取り組みは、ノートパソコンユーザーにとってFreeBSDをよりアクセスしやすく、機能的にすることを目指しており、より広範な採用を促進することを目的としています。

南部のテクノロジー会議「サウス・バイ・サウスウエスト」で、BBHラボというマーケティング会社が物議を醸すプロジェクトを立ち上げました。ホームレスの人々を雇い、彼らを移動式のWi-Fiホットスポットとして利用するというものでした。彼らは「ホットスポット」と書かれたTシャツを着て、参加者にインターネット接続を提供し、その対価として寄付を募りました。参加者は1日20ドルの報酬を受け取り、寄付は自由に使うことができました。

この取り組みは批判や議論を呼び、多くの人々が搾取的だと感じ、ディストピア的な状況に例えました。一方で、このプロジェクトを擁護する意見もあり、雇用の機会を提供し、ホームレスの人々が社会と関わる手段になると主張する人もいました。あるボランティアは、この仕事を楽しんでおり、他の人とつながる機会を感謝していると述べました。

支持者がいる一方で、批判者は裕福な会議参加者とホームレスの販売者との間に大きな隔たりがあることを指摘し、このプロジェクトがより広い社会問題を無視していると示唆しました。全体として、このプロジェクトは脆弱な人々をマーケティング目的で利用することの倫理について疑問を投げかけました。

テキサス州が、ソニー、サムスン、LG、ハイセンス、TCLといった主要なテレビメーカーを訴えています。これらの企業が、視聴者の視聴習慣を秘密裏に記録しているとされる技術、Automatic Content Recognition（ACR）を使用していると主張しています。テキサス州の検事総長ケン・パクストンは、このシステムが個人データを収集し、広告をターゲットにするために利用される可能性があると述べています。これには、セキュリティカメラやゲーム機などの接続デバイスからの情報も含まれる可能性があります。

訴訟では、これらの企業がユーザーを誤解させてACRを有効にさせ、同意なしにデータを収集しているとされています。パクストン氏は、TCLとハイセンスの中国との関係についても懸念を示し、これらのテレビを「中国が支援する監視装置」と呼んでいます。彼は、これらの企業がテキサス州の消費者に関するデータを収集したり販売したりすることを止めるよう求めており、プライバシー権の重要性を強調しています。

要約がありません。

要約がありません。

「チェックブックを信じろ」という記事では、AI企業がエンジニアリングが不要になると公言する一方で、数百万ドルをかけて人間のエンジニアチームを買収するという矛盾について述べています。

AI企業のアンソロピックは、オープンソースのコードベースに大きく貢献したチームを購入しましたが、これは無料でそのコードを使用する選択肢があったにもかかわらず行われました。このことは、同社が単にコードを生成することよりも人間の判断を重視していることを示しています。

ソフトウェア開発における本当の課題は、コードを作成することではなく、何を作るべきか、プロジェクトをどのように効果的に管理するかについての情報に基づいた意思決定を行うことです。AIは生産性を向上させることができますが、経験豊富なエンジニアの批判的思考や意思決定能力を置き換えることはできません。

企業は、AIに頼るのではなく、エンジニアの判断力や戦略的思考を育成することに投資すべきです。また、コーディングが不要になるという話があっても、ジュニアエンジニアの育成を続けることが重要です。これにより、将来の熟練した専門家の供給を確保できます。

全体として、この記事はエンジニアリングにおける真の価値は、単に迅速にコードを生成する能力ではなく、人間の専門知識と判断力にあることを強調しています。

ロドリゴ・ポンボは、Reactをゼロから書き直すためのステップバイステップガイドを示しています。このガイドは、クラスではなくフックを利用したReact 16.8に基づく簡略版に焦点を当てています。このプロジェクトは「Didact」と名付けられ、複雑な最適化なしでReactの基本機能を再現することを目指しています。

Didactを構築するための主なステップには、まず「Create Element Function」があります。これは、JSXをReact要素を表すJavaScriptオブジェクトに変換し、そのタイプやプロパティを捉えます。次に「Render Function」があり、これによりこれらの要素をDOMに描画する機能が実装され、テキストや子要素の適切な処理が保証されます。

「Concurrent Mode」は、ブラウザが描画タスクを中断できる仕組みを導入し、パフォーマンスと応答性を向上させます。「Fibers」は、作業単位をより効率的に管理するために描画プロセスを構造化し、大きな要素ツリーの描画を容易にします。「Render and Commit Phases」では、描画フェーズとDOMへの変更のコミットを分離し、不完全なUIの表示を防ぎます。

「Reconciliation」では、現在の要素と新しい要素を比較することで、要素の更新や削除を行う機能が追加され、パフォーマンスが維持されます。「Function Components」は、関数コンポーネントをサポートし、動的に子要素を生成するために実行されます。最後に「Hooks」では、カスタムのuseStateフックを使用して関数コンポーネント内での状態管理が導入されます。

この記事は、Reactのアーキテクチャを理解することの重要性を強調し、開発者がReactのコードベースに深く入り込むための実践的なアプローチを提供しています。また、DidactとReactの違いにも触れ、Didactがシンプルさに焦点を当てているのに対し、Reactはさまざまな最適化や機能を含んでいることを指摘しています。

興味のある方は、GitHubでソースコードを入手でき、読者はDidactに追加機能を加えることが奨励されています。

Qwen/Qwen-Image-Layeredは、テキストを画像に変換するためのツールです。最近、2日前にアップデートされました。現在のユーザーの関与は、3,460回の閲覧と393回のインタラクションを記録しています。

Mullvad VPNは、Rustで書かれた新しいWireGuard®プロトコルの実装であるGotaTunを発表しました。GotaTunは、既存のwireguard-goに代わるもので、これまでAndroidアプリで多くのクラッシュを引き起こしていましたが、より高速で効率的です。この新しいバージョンは、DAITAやMultihopといったプライバシー機能を統合しており、すでにAndroidユーザー向けに提供が開始されており、2026年には他のプラットフォームへの展開も予定されています。

GotaTunへの切り替えにより、クラッシュの発生率が大幅に減少しました。ユーザーが感じるクラッシュ率は0.40%からわずか0.01%にまで低下しました。ユーザーからは、速度の向上やバッテリー使用量の減少が報告されています。

今後、Mullvadはセキュリティ監査を行い、すべてのデバイスでGotaTunへの完全な移行を進め、2026年にはさらなるパフォーマンス向上を目指しています。

要約がありません。

要約がありません。

Claude Codeプラグインは、応答を待っている間に音楽を流します。これにより、気が散ったり、長時間放置したりすることを防ぎます。このプラグインは、Claude Codeの機能を活用して、待機中もユーザーを引きつけるように設計されています。

私たちは、生成AIが求人応募に与える影響を調査しました。具体的には、大手オンライン求人プラットフォームでカバーレターを書くのを助けるAIツールを検証しました。その結果、このツールを使用することでカバーレターと求人内容の一致が改善され、面接の呼び戻しが増加しました。応募者がAIが生成したカバーレターを編集する時間が長ければ長いほど、採用される可能性が高くなりました。しかし、このツールが導入された後、カバーレターの内容を求人情報に合わせる重要性は大幅に低下しました。そのため、雇用主は応募者の過去の職務経験など、他の指標により依存するようになりました。

16歳の高校生ダニエルは、ハッキングを楽しんでおり、最近、主要企業が利用するAIドキュメンテーションプラットフォーム「Mintlify」に深刻なセキュリティの欠陥を見つけました。彼は、攻撃者がドキュメントに有害なスクリプトを埋め込むことができる重大な脆弱性を発見し、ユーザーの認証情報が危険にさらされる可能性があることを明らかにしました。

この物語は、Discordが開発者向けのドキュメントにMintlifyを採用したことから始まりました。ダニエルは、Discordでの脆弱性報告の経験が豊富なバグハンターであり、新しいシステムの問題を探し始めました。彼は、Discordを通じて異なるMintlifyのドキュメントにアクセスする方法を見つけ、最終的にはSVGファイルに悪意のあるスクリプトを埋め込む手法を発見しました。

この脆弱性を見つけた後、ダニエルはMintlifyを調査していた友人たちと協力しました。彼らは一緒にこの問題をDiscordに報告し、Discordは迅速に対応してドキュメントを一時的に停止し、旧システムに戻しました。また、Mintlifyも脆弱性の修正を手伝ってほしいと彼らに連絡を取りました。

この影響は大きく、Mintlifyを利用していた多くの企業、例えばTwitterやVercelにも及びました。彼らは脆弱性を責任を持って開示したことで、約11,000ドルのバグバウンティを獲得しました。この事件は、一つのセキュリティの欠陥が広範囲にわたる影響を及ぼす可能性があることを示しています。

数学的証明の現代的なアプローチについての内容が述べられています。このアプローチは、誤りを減らし、明確さを向上させることを目的としています。レスリー・ランポートは、従来の散文的な証明よりも構造化された証明の重要性を強調しています。従来の方法は混乱を招きやすく、間違いが生じる可能性があります。彼は、明確な命名と組織化されたステートメントを用いた階層的な構造を使うことで、理解が深まると提案しています。

重要なポイントとして、まず「明確さと構造」が挙げられます。従来の証明はしばしば明確さに欠け、新しいステートメントなのか正当化なのかを見分けるのが難しいです。構造化された形式は、読者が論理を追いやすくし、迷子にならないようにします。

次に「精度と厳密さ」が重要です。証明を読みやすくすることは価値がありますが、誤りを避けるためには精度と厳密さが不可欠です。構造化されたアプローチは、間違いを特定し修正するのに役立ちます。

「形式的な証明からの学び」も重要な点です。ランポートは、形式的で機械的にチェックされた証明の経験を基にアプローチを形成しています。すべての数学者が完全に形式的な証明を書くわけではありませんが、それを理解することで、非公式な証明の執筆が改善される可能性があります。

「数学的執筆の未来」についても言及されています。ランポートは、数学を読むためのデジタル形式への移行を予測しており、ハイパーテキストを通じて構造化された証明の提示がさらに促進される可能性があります。

最後に、構造化された証明の例が示されています。シンプルな証明を構造化された形式に変換する例を通じて、各ステップの明確さと詳細な正当化の利点が強調されています。

全体として、ランポートは数学者が証明を書く方法を変えるべきだと提唱しています。古い方法から脱却し、21世紀にふさわしいより明確で構造化されたアプローチを受け入れることが求められています。

新しいデータ構造「semistable::vector」について説明します。これは「std::vector」に似ていますが、イテレータの安定性が向上しています。

「semistable::vector」は、要素を連続したメモリブロックに格納しますが、特定の操作、例えば要素の削除を行ってもイテレータが安定しています。例えば、最初の要素を削除した後でも、イテレータは正しい要素を指し続けます。

従来の「std::vector」のイテレータは、挿入や削除の後に無効になることがありますが、「semistable::vector」は「エポックディスクリプタ」という仕組みを使って変更を追跡します。これにより、イテレータはベクタの現在の状態に適応することができます。

ベンチマークの結果によると、「semistable::vector」は特定の操作において「std::vector」と同等のパフォーマンスを示します。特に、生ポインタを使用したトラバース時にその傾向が見られます。

ただし、いくつかの制限もあります。イテレータの使用はスレッドセーフではなく、同じイテレータを複数のスレッドで使用することは避けるべきです。また、操作中に例外が発生した場合、イテレータの安定性は保証されません。さらに、ベクタが変更されている間に使用されないイテレータは、ガーベジコレクションを妨げるため、メモリの問題を引き起こす可能性があります。

「semistable::vector」の単一スレッド版は、異なる内部ポインタタイプを使用することで、より良いパフォーマンスを示します。このライブラリはヘッダーオンリーで、C++11以降が必要で、Boost.Configのみに依存しています。

GoogleとAppleは、ビザを持つ従業員に対して、ビザ処理の遅れのため国際旅行を避けるように勧告しています。両社を代表する法律事務所は、アメリカに戻る際の予測できない遅延についてのメモを発表しました。アメリカ国務省のスポークスパーソンは、大使館がビザ申請の徹底的な審査に注力していることを確認しました。多くのインド人専門家は、新たなソーシャルメディアの審査要件のために、ビザ更新のための予約がキャンセルされたり、再調整されたりしています。両社は、ホワイトハウスによって課せられた新しい手数料に関して、ビザ申請に関する類似の警告を以前に発表していました。

要約がありません。

著者はソフトウェアエンジニアで、チーム内でKubernetesに関する専門家となり、特にHelmチャートのプルリクエスト（PR）の管理を担当しています。PRのテストにはKubernetesクラスターを立ち上げる手動プロセスが必要で、そのために遅延が発生していました。これを解決するために、著者はChart Previewというツールを作成しました。このツールは、PRがオープンされると自動的にHelmチャートをKubernetesクラスターにデプロイし、プレビューリンクを提供し、PRがクローズされた後にリソースをクリーンアップします。

著者は、既存のプレビューツールがHelmの特有のニーズに対応していなかったため、Helmのワークフローに特化したChart Previewの構築に注力しました。このツールはGoで開発され、Helm v3 SDKを使用しており、APIサーバーとして機能し、PostgreSQLのキューを通じてジョブを処理します。また、GitHubやGitLabと統合されており、スムーズに動作します。

Chart Previewの開発中、著者はプレビュー用のホスト名の管理やリソースのクリーンな削除を確保するなど、いくつかの課題に直面しました。GrafanaやWordPressなどの実際のアプリケーションでテストを行った後、著者はこのツールがチームが直面する一般的な問題に対処できているか、またどのような改善が可能かについてフィードバックを求めています。

Chart Previewは、テキストにリンクされたGitHubアプリをインストールすることで試すことができます。

現在、Claudeアカウントにリンクされているメールアドレスを変更することはできません。アカウントを作成する際には、長期間使用する予定のメールアドレスを選んでください。別のメールアドレスに切り替えたい場合は、以下の手順に従ってください。

まず、現在のプランをキャンセルします。Claudeアカウントにログインし、左下にあるイニシャルまたは名前をクリックします。設定メニューから「請求」を選び、キャンセルセクションを見つけて「キャンセル」をクリックします。このキャンセルは請求期間の終了時に適用されますので、次の請求日から少なくとも24時間前にキャンセルすることを忘れないでください。

もしメールアドレスへのアクセスを失い、ログインできない場合は、別のメールアドレスからサポートに連絡してください。古いメールアドレスをメッセージに含め、サブスクリプションをキャンセルしたい旨を伝えます。

同じ電話番号を新しいアカウントで使用したい場合は、サポートに依頼して古いアカウントからその電話番号を解除してもらいます。

サブスクリプションをキャンセルし、電話番号を解除した後は、設定メニューから「アカウント」を選び、「アカウントを削除」をクリックします。この操作は永久的なもので、保存されたチャットにアクセスできなくなりますので、削除前にデータをエクスポートしておくことをお勧めします。

「アカウントを削除」ボタンが表示されない場合は、サポートに連絡して助けを求めてください。

Avelo Airlinesの予約システムにセキュリティの脆弱性が見つかり、攻撃者が数百万件の乗客記録にアクセスできる可能性があったことが明らかになりました。この脆弱性により、個人情報や支払い情報がわずか6時間で漏洩する恐れがありました。問題は、予約にアクセスする際に乗客の姓が必要なかったため、確認コードを推測される可能性があったことに起因しています。

この問題は2025年10月15日に発見され、研究者はすぐにAveloのサイバーセキュリティチームに連絡しました。チームは迅速に対応し、11月13日までに脆弱性を修正しました。プロセス全体を通じて良好なコミュニケーションが保たれました。

この脆弱性により、攻撃者は単純なブルートフォース攻撃を用いて確認コードを推測できました。可能な組み合わせは21億8000万通りあり、攻撃者は最小限の労力とコストで有効な乗客データを取得できる可能性がありました。漏洩する可能性のあるデータには、氏名、生年月日、政府発行のID、連絡先情報、部分的な支払いカード情報が含まれていました。

この事件は、複数の認証要素を要求したり、重要なエンドポイントに対してレート制限を設けたりするなど、適切なセキュリティ対策を実施する重要性を浮き彫りにしています。研究者は、これらの簡単なチェックが機密データを不正アクセスから守るために重要であると強調しました。